Bioinformatics for Next Generation Sequencing

2023/2024

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

6

ECTS credits

Delivered at:

Big Data and Information Retrieval School

Course type:

Compulsory course

When:

2 year, 1, 2 module

Instructors

Ashniev, German

Okhrimenko, Galina

Программа дисциплины

Аннотация

Курс охватывает теоретические основы технологических процессов и алгоритмов, необходимых для анализа данных секвенирования нового поколения. Цели курса является формирование у слушателей знания об историческом развитии технологий секвенирования, знакомство с современными методами технологий секвенирования. Студенты научится определять оптимальные для решаемой задачи методы секвенирования, овладеют методами предварительной обработки данных, полученных в ходе высокопроизводительного секвенирования.

Цель освоения дисциплины

• Знакомство с основными методами секвенирования нового поколения
• Освоение методов обработки результатов массового поколения

Планируемые результаты обучения

• Владение методами обработки данных массового секвенирования
• Знание основных типов данных секвенирования и задач в которых эти данные используются
• Умение проводить базовый анализ данных высокопроизводительного секвенирования, а именно: оценка качества, картирование прочтений, аннотация и квантификация.

Содержание учебной дисциплины

• Экспериментальные методы массового секвенирования нового поколения
• Транскриптомика
• 3D-cтурктура хроматина
• Метагеномика
• Медицинская геномика
• Эпигенетика

Элементы контроля

• Домашняя работа 1
• Домашняя работа 3
• Домашняя работа 4
• Домашняя работа 6
• Домашняя работа 8
• Домашняя работа 10
• Quiz
• Посещаемость

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 2 модуль
  0.21 * Quiz + 0.11 * Домашняя работа 1 + 0.12 * Домашняя работа 10 + 0.11 * Домашняя работа 3 + 0.11 * Домашняя работа 4 + 0.11 * Домашняя работа 6 + 0.11 * Домашняя работа 8 + 0.12 * Посещаемость

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• I. Bykova V., N. Shmakov A., D. Afonnikov A., A. Kochetov V., E. Khlestkina K., И. Быкова В., … Е. Хлесткина К. (2017). Achievements and prospects of applying high-throughput sequencing techniques to potato genetics and breeding ; Достижения и перспективы использования методов высокопроизводительного секвенирования в генетике и селекции картофеля. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.773163A7
• Systematic evaluation of spliced alignment programs for RNA-seq data. (2018). Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.EB285ADD
• The new technologies of high-throughput single-cell RNA sequencing ; Новейшие технологии высокопроизводительного секвенирования транскриптома отдельных клеток. (2019). https://doi.org/10.1016/j.cell.2016.11.048.

Рекомендуемая дополнительная литература

• L. Shagam I., V. Voinova Yu., Л. Шагам И., & В. Воинова Ю. (2016). High-performance sequencing in the diagnosis of monogenic diseases: Possibilities and limitations ; Возможности и ограничения высокопроизводительного секвенирования в диагностике моногенных заболеваний. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.B1EE2B3A
• Кириченко, А. А., Свиридова, А. А., Лопатухин, А. Э., Мурзакова, А. В., Лаповок, И. А., Гоптарь, И. А., … Киреев, Д. Е. (2019). Корреляция результатов высокопроизводительного и классического методов секвенирования при анализе лекарственной устойчивости вируса иммунодефицита человека у пациентов на фоне неэффективной антиретровирусной терапии. Infectious Diseases / Infektzionnye Bolezni, 17(2), 12–19. https://doi.org/10.20953/1729-9225-2019-2-12-19